Logo Plexbridgeova Hub Plexbridgeova Hub
Instruktur Tersertifikasi
Materi Praktis

Pendekatan Praktis dalam Trading Algoritmik

Kami percaya bahwa memahami trading algoritmik bukan hanya soal teori. Setiap peserta mendapat pengalaman langsung dengan data pasar nyata, analisis strategi yang sudah teruji, dan simulasi kondisi trading sebenarnya. Bukan kursus kilat—ini pembelajaran mendalam yang butuh waktu dan komitmen.

Hubungi Kami
Suasana pembelajaran trading algoritmik dengan data pasar real-time

Tiga Pilar Pembelajaran Kami

Pengalaman selama bertahun-tahun mengajarkan kami bahwa setiap orang punya cara belajar berbeda. Ada yang suka langsung praktek, ada yang butuh memahami konsep dulu. Makanya kami menyusun metode yang fleksibel tapi tetap terstruktur.

Analisis Data Historis

Kami mulai dengan mengajarkan cara membaca dan menganalisis pergerakan pasar dari data historis. Bukan sekadar melihat grafik, tapi memahami pola dan konteks di baliknya.

  • Studi kasus pasar Indonesia 2020-2024
  • Identifikasi tren dan anomali
  • Teknik backtesting sederhana
  • Interpretasi hasil dengan realistis

Pengembangan Strategi Bertahap

Tidak ada strategi yang sempurna. Yang ada adalah strategi yang sesuai dengan profil risiko dan tujuan masing-masing. Kami dampingi peserta untuk menemukan pendekatannya sendiri.

  • Mulai dari strategi dasar momentum
  • Modifikasi berdasarkan karakter pasar
  • Uji coba dengan modal virtual
  • Evaluasi performa secara berkala

Manajemen Risiko yang Nyata

Ini bagian yang paling sering diabaikan pemula. Kami tekankan pentingnya mengelola risiko sejak awal—karena strategi terbaik sekalipun bisa gagal tanpa risk management yang baik.

  • Perhitungan position sizing
  • Stop loss dan take profit realistis
  • Diversifikasi yang masuk akal
  • Psikologi saat menghadapi loss
Peserta sedang menganalisis strategi trading dengan mentor berpengalaman

Struktur Program September 2025

Fase Fokus Pembelajaran
Minggu 1-4 Dasar-dasar pasar keuangan, pengenalan API broker, dan setup environment trading. Peserta mulai familiar dengan tools dan terminologi.
Minggu 5-8 Pemahaman indikator teknikal, membaca candlestick, dan volume analysis. Latihan membuat strategi sederhana dengan Python.
Minggu 9-12 Backtesting strategi dengan data historis, optimasi parameter, dan pengenalan machine learning dasar untuk prediksi harga.
Minggu 13-16 Paper trading dengan modal virtual, evaluasi performa, dan penyesuaian strategi berdasarkan hasil simulasi.
Minggu 17-20 Studi mendalam tentang risk management, diversifikasi portofolio, dan psikologi trading. Persiapan untuk implementasi real.

Catatan Penting

Program ini dirancang untuk berjalan 5 bulan dengan ritme belajar yang tidak terburu-buru. Kami sadar bahwa banyak peserta punya pekerjaan atau komitmen lain. Fleksibilitas jadwal tersedia, tapi konsistensi tetap kunci utama. Hasil yang didapat sangat bergantung pada dedikasi dan latihan mandiri.

Pelajari Lebih Lanjut